读取{"y":115.9059900,"x":29.1660300,"label":0}格式的json数据，leaflet画出轨迹聚类
时间: 2023-09-15 20:18:25 浏览: 52
以下是一个简单的示例代码，可以读取给定的json数据，将其转换为Leaflet可识别的格式，然后用不同的颜色绘制出聚类后的轨迹。
```html
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<title>Leaflet Clustering Demo</title>
<meta charset="utf-8" />
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/leaflet/1.3.4/leaflet.css" />
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/leaflet/1.3.4/leaflet.js"></script>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/leaflet.markercluster/1.4.1/leaflet.markercluster.js"></script>
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/leaflet.markercluster/1.4.1/MarkerCluster.css" />
<link rel="stylesheet" href="https://cdn.jsdelivr.net/leaflet.markercluster/1.4.1/MarkerCluster.Default.css" />
<style>
#mapid { height: 500px; }
</style>
</head>
<body>
<div id="mapid"></div>
<script>
var map = L.map('mapid').setView([29.1660300, 115.9059900], 13);
L.tileLayer('https://{s}.tile.openstreetmap.org/{z}/{x}/{y}.png', {
maxZoom: 18,
attribution: 'Map data © <a href="https://www.openstreetmap.org/">OpenStreetMap</a> contributors, ' +
'<a href="https://creativecommons.org/licenses/by-sa/2.0/">CC-BY-SA</a>, ' +
'Imagery © <a href="https://www.mapbox.com/">Mapbox</a>',
id: 'mapbox.streets'
}).addTo(map);
var markers = L.markerClusterGroup();
// Replace this with your own JSON data
var json_data = [{"y":115.9059900,"x":29.1660300,"label":0},
{"y":115.9059900,"x":29.1660302,"label":0},
{"y":115.9059900,"x":29.1660304,"label":0},
{"y":115.9059901,"x":29.1660306,"label":1},
{"y":115.9059902,"x":29.1660308,"label":1},
{"y":115.9059903,"x":29.1660310,"label":1},
{"y":115.9059904,"x":29.1660312,"label":2},
{"y":115.9059905,"x":29.1660314,"label":2},
{"y":115.9059906,"x":29.1660316,"label":2},
{"y":115.9059907,"x":29.1660318,"label":3},
{"y":115.9059908,"x":29.1660320,"label":3},
{"y":115.9059909,"x":29.1660322,"label":3}];
var colors = ["red", "green", "blue", "purple"];
for (var i = 0; i < json_data.length; i++) {
var latlng = [json_data[i].x, json_data[i].y];
var label = json_data[i].label;
var marker = L.circleMarker(latlng, {
color: colors[label],
fillOpacity: 0.6,
radius: 5
});
markers.addLayer(marker);
}
map.addLayer(markers);
</script>
</body>
</html>
```
在这个示例中，我们首先创建了一个地图对象，然后添加了一个OpenStreetMap图层来显示地图。接下来，我们创建了一个markerClusterGroup对象，用于聚合所有标记。然后，我们读取了一个示例JSON数据，该数据包含了一些点的位置和标签信息，每个标签对应一种颜色。我们使用一个循环遍历所有点，并将它们转换为圆形标记，然后根据对应的标签选择不同的颜色。最后，我们将所有标记添加到markerClusterGroup中，并将其添加到地图上。
这个示例只是一个简单的演示，仅供参考。如果您需要更复杂的轨迹聚类功能，可能需要使用其他库或自己实现算法。
相关推荐
最新推荐
智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx
智慧物流医药物流落地解决方案qytp.pptx
JAVA物业管理系统设计与实现.zip
JAVA物业管理系统设计与实现
基于java的聊天系统的设计于实现.zip
基于java的聊天系统的设计于实现
Vue数字孪生可视化建模系统源码.zip
vueVue数字孪生可视化建模系统源码.zip
vueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zipvueVue数字孪生可视化建模系统源码.zip
基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip
基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip基于UCI Heart Disease数据集的心脏病分析python源码+数据集+演示ppt+详细资料.zip
zigbee-cluster-library-specification
最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
实现实时数据湖架构：Kafka与Hive集成
# 1. 实时数据湖架构概述**
实时数据湖是一种现代数据管理架构，它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同，实时数据湖不依赖于预先定义的模式，而是采用灵活的架构，可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势：
- **实时洞察：**实时数据湖允许企业访问最新的数据，从而做出更明智的决策。
- **数据民主化：**实时数据湖使各种利益相关者都可
解释minorization-maximization (MM) algorithm，并给出matlab代码编写的例子
Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法，用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题，然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下：
1. 初始化参数 $\theta_0$，设 $k=0$；
2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$，使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$；
3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
JSBSim Reference Manual
JSBSim参考手册，其中包含JSBSim简介，JSBSim配置文件xml的编写语法，编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完，估计有生之年很难看到完整版了，但是内容还是很有参考价值的。